Представьте себе: вы много лет работаете с рекламным агентством, заказываете у них рекламу своего приложения, например, для редактирования PDF. У вас личная дружба с менеджером Аллой, скидки, особые условия поставки, вам делают закупку медийки под акцию, даже если вы пришли утром и медийка нужна через час. Вы даёте агентству немаленькие деньги, они вам — лояльность. И вот вы выкатываете релиз с уникальной фичей и вам нужно покрыть рекламой все каналы максимально срочно, потому что не исключено, что конкуренты эту фичу тоже вскоре запилят (если ещё нет). Звоните, а вместо Аллы — Лариса, которой вы не можете донести ни одной мысли и понимаете, что она робот, счёт выставляется без скидки, сроки — строго по формальному договору, никаких исключений. Дозваниваетесь в конце концов на мобильный Аллы, а у неёзомби апокалипсисвсе полномочия заменил выгодный ИИ-агент и она ничем больше не может вам помочь. Для агента вы — кожаный мешок с деньгами, у которого деньги нужно забрать, выполнив работу строго и по алгоритму. Вы выкупаете рекламу, потому что она вам сейчас очень нужна, но вряд ли вы вернётесь к электро-Ларисе. Это хороший, отчасти собирательный, образ того, что делают с ИИ в малом и среднем бизнесе.
Феномен вездесущего ИИ
Мы вРегионСофтразрабатываем CRM почти 20 лет. Во все времена компании относились к внедрению максимально тщательно: бесконечные презентации, демо-доступы, огромное количество вопросов, кастомизация… И это у малого и среднего бизнеса. Внедрение в большой компании — вообще отдельная эпоха как для команды, так и для разработчика или вендора. И только последние несколько лет, наконец, CRM стала восприниматься как что-то нужное и банальное для оперативной работы, аналитики и грамотного управления отношениями с клиентами.
И, конечно, когда в мире появился ИИ, мы офигели! Люди решили, что им больше никто не нужен, можно уходить в автономку от подрядчиков, поставщиков и даже от сотрудников. Вот что происходит.
- Все эксперты-вирусологи и политологи резко переквалифицировались в программистов, то бишь вайбкодеров. Это упоительное ощущение: написать за считанные часы форму, которая будет записывать данные о сделках. Количество «любительских» CRM выросло. Такой подход даёт обманчивое ощущение контроля ситуации и экономии. В конечном итоге он может разочаровать в автоматизации и компания уже никогда не узнает, как удобно работать в хорошей CRM.
- ИИ даёт ощущение ложной экспертизы. Человеку кажется, что он один может работать за всех: от дизайнера до продажника. При этом критичность мышления снижается и человек не понимает, что он с ИИ овладел только верхами и у него нет никакого понимания связности и особенного взаимодействия внутри системы (которое формируется у менеджера, работающего в классической CRM).
- ИИ внедряется без конкретной бизнес-цели, а только потому что это модно или руководству кажется, что можно менять сотрудников на алгоритмическое нечто.
- Бизнес не стремится строить «свой» ИИ, кастомный, с высокими требованиями к безопасности, обученный на своих данных. Он просто берёт платные или бесплатные решения и пробует с помощью их возможностей закрывать потребности бизнеса в автоматизации. Это небезопасно, поверхностно, максимально негибко.
- От ИИ ждут мгновенного эффекта: на второй день он обязан заменить секретаря, за 2 недели — отдел продаж, это как раз срок до увольнения части менеджеров. Такой подход губителен для бизнеса, потому что компания теряет людей и слишком многое доверяет ИИ-решениям, которые пока плохо адаптируются к тонкостям ведения бизнеса, о которых точно практически всё знают живые сотрудники.
- С ИИ работает неподготовленная команда. ИИ внедряется сумбурно, суетливо, сверху. Каждый менеджер может советоваться с другими моделями, нет единого подхода и постепенного внедрения с какой-то небольшой части процессов. Помножьте это на страх из разряда «ИИ вас заменит» и получите большие сложности и коллизии использования нейросетей в компании.
Компании не знают, что ИИ делает с данными клиентов, работают с данными и процессами в зарубежных системах (попутно нарушая нормы права), доверяют красиво сформулированным выводам и не погружаются в контекст. Иногда кажется, что где-то объявлен конкурс, кто внедрит ИИ и впадёт в кризис первым — другого объяснения популярности ИИ в корпоративной среде нет. На данный момент искусственный интеллект можно рассматривать как небольшую, экспериментальную часть IT-инфраструктуры компании. Пока это точно не самостоятельная и не универсальная среда для автоматизации бизнес-процессов. CRM-система пока справляется лучше.
CRM начинает и выигрывает
CRM-системаэтоне только аналитика, это система или даже своеобразный бизнес-"биом". В системе централизованно собираются, сохраняются и обрабатываются исторические данные, отображающие состояние отношения с клиентом на 360 градусов. Всё это основано на проработанных и давно существующих, проверенных алгоритмах, которые гарантированно выполняют базовые функции управления клиентами. ИИ такие задачи выполняет поверхностно, без контекста и исторической глубины, то есть фактически "ведёт" себя как запись в бумажном блокноте - работает здесь и сейчас.
ИИ плохо обрабатывает ошибки данных.Он работает с тем, что ему скормили, а сам вайбкодер не всегда знает, что нужно обработать. Между тем, CRM всегда работает с дублями, неправильными полями, типами данных, может ротировать данные и т.д. Эти алгоритмы давно разработаны и работают максимально точно.
Бизнес-процессы в компании — штука гибкая. Они могут значительно изменяться в зависимости от внешней ситуации, положения дел в компании, задач команды.CRM поддерживает эту гибкость в настройках бизнес-процессов, адаптируется под них.ИИ пока не способен обеспечивать изменения на лету, поскольку такой подход наращивает неопределённость и может привести к галлюцинациям, когда ИИ-решение (например, ИИ-агент для продаж) будет не исходить из ситуации, не работать с аналитикой, а пытаться угодить позиции менеджера. Он не приспособлен выполнять работу для уникальных бизнес-процессов.
Принятие решений о продаже включает человеческий факторв хорошем смысле: менеджеры продают, исходя в том числе из потребностей и настроения клиента, характера отношений с ним. Откровенно говоря, эти тонкости даже в промпт оформить не получится. Это индивидуальный подход, в основе которого лежат опыт и интуиция менеджера.
CRM-система, особенно хорошая, от надёжного и опытного разработчика, это всегда пробезопасность данных:сложная аутентификация, разграничение прав доступа, система бэкапов. ИИ, особенно внешний, выбранный «что подешевле поиграться», это внешний контур, через который данные могут довольно легко уйти наружу. Используя ИИ для работы с клиентами, вы фактически сливаете вовне коммерческую информацию, которой рано или поздно кто-то воспользуется в мошеннических целях.
Как правило, вокруг CRM-системы каждого вендора уже выстроенаэкосистема других продуктов: СЭД, складской программы (если её нет в самой CRM-ке), IP-телефонии, омниканального сбора данных из социальных сетей и мессенджеров.Каждый разработчик создаёт свой набор подключений, максимально удобный и оправданный для клиента. ИИ также способен играть роль «мостика» между данными в CRM и другими приложениями, но опять же — а) он не безопасный; б) зачем городить из веток и навоза то, что давно спроектировано, оттестировано и надёжно работает.
CRM для ИИ-агента — источник данных.Само ИИ-приложение не сможет работать без собранных данных, придётся создавать их заново. Именно в CRM лежит основа для любых ИИ-экспериментов. Безусловно, они будут, потому что искусственный интеллект открывает новые перспективы работы с клиентами, выводит некоторые цепочки процессов на новую скорость протекания. При этом снижается контролируемость, но она не так необходима на некоторых этапах отношений с клиентами. Так что постепенное встраивание ИИ в CRM будет, но драматичное сращивание вряд ли произойдёт.
Наконец,менеджмент с использованием CRM-системы — это практически дао бизнеса, целая философская парадигма управления.Реализовать всю эту философию на бизе ИИ-агентов просто невозможно, потому что отношения с клиентами, которыми мы управляем, формировались годами, впитывали человеческие отношения, обрастали подробностями и особенностями каждого клиента. Конечно, это если ваши клиенты вам небезразличны.
Что пока можно сказать о ситуации с CRM и ИИ в 2026 году?
- CRM — основа управления отношениями с клиентами, безопасная, со строгими алгоритмами, готовыми интеграциями и накопленными годами паттернами работы с клиентами.
- ИИ — часть инфраструктуры, помощник, инструмент, но не замена мощных экосистемных решений автоматизации.
- Внедрение ИИ без цели приводит к хаосу, нарушениям работы с данными, и представляет собой скорее рискованный эксперимент, чем логичный шаг в работе с клиентами.
- Опора на CRM — это логичная и грамотная опора на цифровые технологии в компании, когда вы точно знаете, что делаете, а главное, вам есть у кого спросить, как оно работает и как его улучшить (у разработчика).
Отворачиваться от новых технологий — это путь назад. Но и слепое следование новому может значительно навредить как компании, так и отдельным людям. Организуйте тестовые проекты, передайте ИИ небольшие безопасные функции, наблюдайте за тем, как ИИ работает в команде и как команда к нему адаптируется, используйте безопасные решения — тогда новые технологии действительно облегчат работу, а не создадут вам несколько новых проблем.
Какие такие небольшие и безопасные функции?
Вот небольшой список безопасных способов внедрения ИИ, которые можно реализовать в десктопных или облачных CRM-системах:
- Автоматическое суммаризирование звонков и встреч.Это один из самых эффективных способов экономии времени менеджеров. После завершения телефонного разговора или видеовстречи ИИ анализирует аудиозапись и превращает её в краткий текстовый отчет, выделяя ключевые договоренности и проблемы, озвученные сроки и следующие шаги.
- Генерация персонализированных ответов.Помощь в написании писем или ответов в чате. ИИ может подготовить черновик ответа, основываясь на контексте переписки и базе знаний компании, а менеджеру остаётся лишь проверить предложенный ответ и внести корректировки, если это необходимо.
- Очистка и дедупликация базы данных.Со временем любая база «засоряется» дублями и некорректными записями. ИИ может вполне эффективно находить похожие записи и предлагать менеджеру с ними «разобраться».
Эти методы считаются «безопасными», так как они направлены на оптимизацию существующих процессов и не заменяют человека в принятии критически важных решений. Кроме того, конечное решение (удалять дубли или нет) всё равно остаётся за человеком. Да будет так всегда!
